Yapay zekada en iyi 8 araştırma ve tez konusu

Zekanın yalnızca insanlarla sınırlı olmadığı bir gelecek hayal edin! Makinelerin insanlar kadar düşünebildiği ve daha heyecan verici bir evren yaratmak için onlarla birlikte çalışabildiği bir gelecek. Bu gelecek hala çok uzakta olsa da, Yapay Zeka bu zamanlarda hâlâ birçok ilerleme kaydetti. Kuantum Bilişim, Sağlık, Otonom Araçlar, Nesnelerin İnterneti, Robotik gibi yapay zekanın neredeyse tüm alanlarında çok sayıda araştırma yapılıyor. Öyle ki 1996’dan beri Yapay Zeka üzerine her yıl yayınlanan araştırma makalelerinin sayısında %90 oranında bir artış var.
Bunu akılda tutarak Yapay Zeka temelli araştırma yapmak ve tez yazmak istiyorsanız odaklanabileceğiniz birçok alt konu var. Bu makalede bu konuların bazıları kısa bir girişle birlikte verilmektedir. Araştırma sürecini daha iyi anlayabilmeniz için bu konuların her biriyle ilgili yayınlanmış bazı araştırma makalelerinden de bahsettik.

1. Makine Öğrenimi

Makine öğrenmesi, makinelerin bir görevi özellikle o görev hakkında programlamadan deneyimlerden öğrenmesini sağlamak için Yapay Zekanın kullanılmasını içerir. (Kısacası, Makineler, insan eli değmeden otomatik olarak öğrenir!!!) Bu süreç, onlara kaliteli verilerin beslenmesi ve ardından veriler ve farklı algoritmalar kullanılarak çeşitli makine öğrenme modelleri oluşturularak makinelerin eğitilmesiyle başlar. Algoritma seçimi, ne tür verilere sahip olduğumuza ve ne tür bir görevi otomatikleştirmeye çalıştığımıza bağlıdır.

Ancak genel olarak konuşursak, Makine Öğrenmesi Algoritmaları 3 türe ayrılır; yani Denetimli Makine Öğrenimi Algoritmaları, Denetimsiz Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Güçlendirici Makine Öğrenimi Algoritmaları.

2. Derin Öğrenme

Derin Öğrenme, verileri işlemek ve bu verilere dayalı kararları uygulamak için insan beyninin iç çalışmasını taklit ederek öğrenen bir Makine Öğrenimi alt kümesidir. Temel olarak Derin Öğrenme, makine öğrenimini uygulamak için yapay sinir ağlarını kullanır. Bu sinir ağları, insan beynindeki ağlara benzer şekilde ağ benzeri bir yapıyla birbirine bağlıdır (Temel olarak beynimizin basitleştirilmiş bir versiyonu!).

Yapay sinir ağlarının bu web benzeri yapısı, verileri doğrusal olmayan bir yaklaşımla işleyebilecekleri anlamına gelir; bu, verileri yalnızca doğrusal bir yaklaşımla işleyebilen geleneksel algoritmalara göre önemli bir avantajdır. Derin sinir ağına bir örnek, Google Arama algoritmasındaki faktörlerden biri olan RankBrain’dir.

3. Takviyeli Öğrenme

Takviyeli Öğrenme, makinenin bir şeyi insanların öğrenmesine benzer bir şekilde öğrendiği Yapay Zekanın bir parçasıdır. Örnek olarak makinenin bir öğrenci olduğunu varsayalım. Burada varsayımsal öğrenci zaman içinde kendi hatalarından ders alır (tıpkı bizim yapmamız gerektiği gibi!!). Böylece Güçlendirme Makinesi Öğrenimi Algoritmaları deneme yanılma yoluyla en uygun eylemleri öğrenir.

Bu, algoritmanın bir sonraki eyleme mevcut durumuna dayalı ve gelecekte ödülü en üst düzeye çıkaracak davranışları öğrenerek karar vermesi anlamına gelir. Ve insanlar için olduğu gibi bu durum makineler için de geçerli! Örneğin, Google’ın AlphaGo bilgisayar programı, 2017 yılında Takviyeli Öğrenmeyi kullanarak Go oyununda dünya şampiyonunu (bu bir insan!) yenmeyi başardı.

4. Robotik

Robotik, insan gibi davranabilen ve bazı eylemleri insan gibi gerçekleştirebilen insansı makinelerin yaratılmasıyla ilgilenen bir alandır. Robotlar bazı durumlarda insan gibi davranabiliyor ama aynı zamanda insan gibi düşünebiliyor mu? Yapay zekanın devreye girdiği yer burası! Yapay zeka, robotların belirli durumlarda akıllıca hareket etmesine olanak tanır. Bu robotlar sınırlı bir alandaki sorunları çözebilir, hatta kontrollü ortamlarda öğrenebilirler.
Bunun bir örneği , MIT’nin Yapay Zeka Laboratuvarı’nda geliştirilen bir sosyal etkileşim robotu olan Kismet’tir. İnsan beden dilini ve sesimizi tanır ve insanlarla buna göre etkileşime girer. Bir diğer örnek ise NASA’nın uzayda astronotlarla birlikte çalışmak üzere geliştirdiği Robonaut’tur.

5. Doğal Dil İşleme

İnsanların birbirleriyle konuşarak konuşabildikleri açık ama artık makineler de bunu yapabiliyor! Bu, makinelerin dili ve konuşmayı konuşuldukça analiz ettiği ve anladığı Doğal Dil İşleme olarak bilinir (Artık bir makineyle konuşursanız, o da size karşılık verebilir!). NLP’nin konuşma tanıma, doğal dil oluşturma, doğal dil çevirisi vb. gibi dille ilgilenen birçok alt bölümü vardır. NLP şu anda müşteri destek uygulamaları, özellikle de chatbot için son derece popülerdir. Bu sohbet robotları, kullanıcılarla metin biçiminde etkileşim kurmak ve onların sorgularını çözmek için ML ve NLP’yi kullanır. Böylece, bir insanla doğrudan etkileşime girmeden, müşteri destek etkileşimlerinizde insan dokunuşunu elde edersiniz.

Doğal Dil İşleme alanında yayınlanmış bazı Araştırma Makalelerine burada yer verilmektedir. Bu konuyla ilgili araştırma ve tezler hakkında daha fazla fikir edinmek için bunları inceleyebilirsiniz.

6. Bilgisayar Görüsü

İnternet görsellerle dolu! Bu, fotoğraf çekmenin ve paylaşmanın hiç bu kadar kolay olmadığı selfie çağıdır. Aslında internete her gün milyonlarca görsel yükleniyor ve görüntüleniyor. Çevrimiçi ortamda bu kadar büyük miktarda görselden en iyi şekilde yararlanmak için bilgisayarların görselleri görebilmesi ve anlayabilmesi önemlidir. Ve insanlar bunu hiç düşünmeden kolayca yapabilirken, bilgisayarlar için bu o kadar da kolay değil! Bilgisayar Görüsü burada devreye giriyor.

Bilgisayarlı Görme, görüntülerden bilgi çıkarmak için Yapay Zekayı kullanır. Bu bilgi, görüntüdeki nesne tespiti, çeşitli görüntüleri bir arada gruplamak için görüntü içeriğinin tanımlanması vb. olabilir. Bilgisayarlı görmenin bir uygulaması, aşağıdaki gibi çevredeki görüntüleri analiz ederek otonom araçlar için navigasyondur. AutoNav, Mars’a inen Spirit ve Opportunity gezicilerinde kullanıldı.

7. Tavsiye Sistemleri

Netflix’i kullanırken geçmiş seçimlerinize veya beğendiğiniz türlere göre film ve dizi önerileri alıyor musunuz? Bu , çevrimiçi olarak mevcut geniş seçenekler arasında bir sonraki adımda neyi seçeceğiniz konusunda size rehberlik sağlayan Tavsiye Sistemleri tarafından yapılır. Bir Öneri Sistemi, İçeriğe Dayalı Öneriye ve hatta İşbirliğine Dayalı Filtrelemeye dayanabilir.

İçerik Bazlı Öneri, tüm öğelerin içeriği analiz edilerek yapılır. Örneğin kitaplar üzerinde yapılan Doğal Dil İşleme yöntemine göre beğenebileceğiniz kitaplar önerilebilir. Öte yandan, İşbirliğine Dayalı Filtreleme, geçmiş okuma davranışınızı analiz ederek ve buna göre kitap önererek yapılır.

8. Nesnelerin İnterneti (IoT)

Yapay Zeka, herhangi bir manuel müdahale olmadan, önceki deneyimlerini kullanarak insan görevlerini taklit etmeyi öğrenebilen sistemlerin oluşturulmasıyla ilgilenir. Nesnelerin İnterneti ise internet üzerinden bağlanan ve birbirleriyle veri toplayıp veri alışverişi yapabilen çeşitli cihazlardan oluşan bir ağdır.

Artık tüm bu IoT cihazları, eyleme geçirilebilir sonuçlar için toplanması ve çıkarılması gereken çok sayıda veri üretiyor. Yapay Zekanın devreye girdiği yer burasıdır. Nesnelerin İnterneti, Yapay Zeka algoritmalarının gerektirdiği büyük miktarda veriyi toplamak ve işlemek için kullanılır. Buna karşılık, bu algoritmalar verileri IoT cihazları tarafından uygulanabilecek faydalı, eyleme geçirilebilir sonuçlara dönüştürür.

Yapay zeka araştırma konularında sonuç

Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Takviyeli Öğrenme, Robotik, Doğal Dil İşleme, Bilgisayarla Görme, Tavsiye Sistemleri ve Nesnelerin İnterneti gibi yapay zeka alanlarının hızla geliştiği bir çağda yaşıyoruz. Bu teknolojiler, makinelerin deneyimlerden öğrenmelerini, insan beyninin işleyişini taklit etmelerini, karmaşık problemleri çözmelerini ve hatta birbirleriyle iletişim kurmalarını sağlıyor. İnsan hayatını pek çok alanda kolaylaştıran bu gelişmeler, özellikle sağlık, eğitim, otomasyon ve iletişim sektörlerinde büyük etkiler yaratmıştır.

Gelecekte, yapay zeka teknolojilerinin daha da gelişeceği ve yaşamımızın birçok yönünü dönüştüreceği kesindir. Ancak bu dönüşümün etik, güvenlik ve gizlilik sorunları da beraberinde getirdiği unutulmamalıdır. Bu nedenle yapay zeka alanındaki gelişmelerin izlenmesi, düzenlenmesi ve toplumsal fayda sağlamak için kullanılması büyük bir önem taşır. Sonuç olarak, yapay zeka geleceğin dünyasının önemli bir parçası olmaya devam edecektir ve bu alandaki ilerlemelerle birlikte, daha akıllı ve etkili bir dünya inşa etme fırsatımız vardır.